不能使用熊猫。Series.replace 方法，用于将字符串"NaT"替换为 None

Question

我无法替换对象类型列中的'NaT'字符串。

代码

print(d['cancellation_month'].dtype)
d['cancellation_month'] = d['cancellation_month'].replace('NaT', None)
print((d['cancellation_month'] == 'NaT').sum())
d.loc[d.cancellation_month == 'NaT', 'cancellation_month'] = None
print((d['cancellation_month'] == 'NaT').sum())

输出:

object
3
0

Answer 1

你是对的，你不能用replace和value=None

如果value为None，且to_replace不是字典，则设置为to_replaceparameter。因此，NaT将被Nat取代。

检查代码

if value is None:
# passing a single value that is scalar like
# when value is None (GH5319), for compat
if not is_dict_like(to_replace) and not is_dict_like(regex):
to_replace = [to_replace]